Cargamos los paquetes
Carga de registros de primates en Costa Rica
primates_cr <-
st_read(
"https://raw.githubusercontent.com/gf0604-procesamientodatosgeograficos/2021i-datos/main/gbif/primates-cr-registros.csv",
options = c(
"X_POSSIBLE_NAMES=decimalLongitude",
"Y_POSSIBLE_NAMES=decimalLatitude"
),
quiet = TRUE
)
# Asignación de CRS
st_crs(primates_cr) = 4326
Tabla de registros
primates_cr %>%
st_drop_geometry() %>%
dplyr::select(family, species, stateProvince, individualCount, eventDate) %>%
DT::datatable(
colnames = c("familia", "especies", "provincia", "cantón","fecha"),
rownames = FALSE,
options = list(
language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json'),
searchHighlight = TRUE
)
)
Graficamos los datos de primates en un map de CR
#Se manipulan los datos
total_species <- primates_cr %>% count(species)
##Grafico de pastel para datos de primates en Costa Rica
data <- total_species[,c('species', 'n')]
fig <- plot_ly(data, labels = ~species, values = ~n, type = 'pie')
fig <- fig %>% layout(title = 'Cantidad de registros para cada especie y sus respectivos porcentajes',
xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))
fig
Grafico avanzado
Creamos una paleta de colores para las especies
palSpecies <- colorFactor(c("navy", "red", "blue", "yellow"), domain = c("Alouatta palliata", "Ateles geoffroyi", "Cebus capucinus
", "Saimiri oerstedii"))
Cargamos los datos para la capa raster de altitud
# Obtención de la capa de altitud
alt <- getData(
"worldclim",
var = "alt",
res = .5,
lon = -84,
lat = 10
)
# Capa de altitud recortada para los límites aproximados de Costa Rica
provincias <-
st_read(
"https://raw.githubusercontent.com/gf0604-procesamientodatosgeograficos/2021i-datos/main/ign/delimitacion-territorial-administrativa/cr_provincias_simp_wgs84.geojson",
quiet = TRUE
)
altitud <- crop(alt, extent(-86, -82.3, 8, 11.3))
altitud <-
alt %>%
crop(provincias) %>%
mask(provincias)
Creamos el mapa
#Mapa de distribución de primates en Costa Rica
leaflet() %>%
addTiles() %>%
addRasterImage(
altitud,
# colors = pal,
opacity = 0.8,
group = "Altitud"
) %>%
addProviderTiles(providers$OpenStreetMap.Mapnik, group = "OpenStreetMap") %>%
addProviderTiles(providers$Stamen.TonerLite, group = "Stamen Toner Lite") %>%
addProviderTiles(providers$Esri.WorldImagery, group = "Imágenes de ESRI") %>%
addProviderTiles(providers$Stamen.TerrainBackground, group = "Profundida de terreno") %>%
addProviderTiles(providers$OpenTopoMap, group = "Topografía") %>%
addLayersControl(
baseGroups = c("OpenStreetMap", "Stamen Toner Lite", "Imágenes de ESRI", "Profundida de terreno", "Topografía", "Altitud"),
overlayGroups = c("Primates")
) %>%
addCircleMarkers(
data = primates_cr,
stroke = F,
radius = 4,
color = ~palSpecies(species),
fillOpacity = 1,
popup = paste(
primates_cr$family,
primates_cr$species,
primates_cr$stateProvince,
primates_cr$individualCount,
primates_cr$eventDate,
primates_cr$decimalLongitude,
primates_cr$decimalLatitude,
sep = '<br/>'
),
group = "primates de Costa Rica"
) %>%
addMiniMap(
tiles = providers$Stamen.OpenStreetMap.Mapnik,
position = "bottomleft",
toggleDisplay = TRUE
)